Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние вопроса и задачи исследования 11
1.1. Качество питьевой воды и здоровье населения 11
1.2. Объект исследования 19
1.3. Подготовка и транспортировка питьевой воды 24
1.4. Анализ результатов и задачи исследования 28
2. Модели фильтрации загрязнений поверхностных вод станциями водоподготовки 31
2.1. Постановка задачи 31
2.2. Структурная схема водоочистных сооружений 32
2.3. Передаточные характеристики системы водоподготовки по химическим веществам 42
2.4. Анализ результатов, выводы 51
3. Прогноз изменения качества поверхностных вод 53
3.1. Постановка задачи 53
3.2. Показатели качества поверхностных вод 56
3.3. Модели загрязнения водотоков техногенными веществами 64
3.4. Прогноз загрязнения р. Иртыш техногенными веществами до 2010 года 72
3.5. Анализ результатов прогнозирования 84
4. Залповый сброс загрязнений в водотоки: последствия для систем питьевого водоснабжения 87
4.1. Постановка задачи 87
4.2. Модели переноса загрязнений в водотоках 90
4.3. Выбор модели распространения загрязнений в водотоках 102
4.4. Организация пункта «виртуального» контроля 113
4.5. Выводы 119
Заключение 119
- Качество питьевой воды и здоровье населения
- Передаточные характеристики системы водоподготовки по химическим веществам
- Прогноз загрязнения р. Иртыш техногенными веществами до 2010 года
- Организация пункта «виртуального» контроля
Качество питьевой воды и здоровье населения
Здоровье населения признается ведущим системообразующим фактором национальной безопасности [1]. Исходя из этого базового положения формируется (во всяком случае, должно формироваться) законодательство страны.
Доктрина национальной безопасности России базируется на указанном постулате [1]. Состояние здоровья определяется многими факторами: природно-климатическими условиями, степенью загрязнения окружающей природной среды, питанием, доступностью медицинской помощи и т.д. Весомость перечисленных факторов регулируется политическими решениями, определяющими распределение капитала в различные сектора социально-эколого-экономической системы и направленными на реализацию принятой доктрины.
Если трансформировать требования этой доктрины на водохозяйственный сектор экономики, задача управления будет состоять в максимизации функции здоровья 3 = f (С, Пр, Пвп, ПВс- Пвд), где С - загрязнение водоисточников, Пр - гидрологические и геометрические характеристики, Пвп - факторы, характеризующие барьерную функцию станции водоподготовки, ПВс - характеристики водопроводной сети, Пвз - показатели, отражающие взаимодействие организма с поступающей из внешней среды водой. К числу загрязнений не будем относить возбудители инфекционных и паразитарных заболеваний. Хлорирование воды на станциях водоподготовки является обязательной операцией и решает задачу борьбы с возбудителями болезней. Такую же функцию выполняет кипячение, которое используется при потреблении воды непосредственно из водоисточника.
В теоретическом плане влияние последней группы показателей в уравнении 3 = f (С, Пр, Пвп, Пвс, Пвз) на здоровье населения рассмотрено в [2, 52-54]. Модель взаимодействия учитывает аккумуляцию загрязнений в организме, проникающих в него различными путями. Например, по каналу «потребления питьевой воды», содержащей вредные примеси, их концентрация в организме изменяется по закону: Cw= 1.44 Т tP wf WC w/m t[l-exp(- tOL где P w - скорость поглощения воды организмом, f w - часть примеси в питьевой воде, которая задерживается организмом (в среднем 0.8), t t - период потребления воды, Т t - биологический полураспад примеси в организме (в среднем порядка 69 дней), Л - постоянная разложения примеси, С w - концентрация примеси в потребляемой воде, m t - масса тела в момент t.
Проникновение примеси из воды через кожу находящегося в ней организма приводит к изменению ее концентрации в его теле в соответствии с аналогичной формулой (с другими константами).
С помощью системы уравнений (для разных каналов поступления примеси в организм) рассчитывается ежедневная доза аккумулированных человеком вредных примесей и общая нагрузка, которой подвергается его тело от накопленных ингредиентов за время прожитой жизни. По этим данным рассчитывается риск заболеть той или иной болезнью и оценивается продолжительность оставшегося времени жизни.
Исследования по установлению зависимости показателей здоровья от загрязнения окружающей среды малочисленны. На ранних этапах они отражали результаты по установлению статистически значимых корреляций откликов (здоровье) и факторов (концентрация загрязнений). В России такого рода исследования проводятся в рамках проекта Всемирного банка по управлению качеством природной среды в Свердловской области и городе Череповце. В основу методологии исследований положен системный подход, связывающий кругообороты загрязняющих веществ с риском заболевания населения.
На сегодняшний день накоплен определенный опыт по оценке «траекторий» распространения загрязняющих веществ, их аккумуляции и воздействий на здоровье населения [3]. Риск определяется вероятностью возникновения не 13 желательного события и последствиями от его реализации. Интеграл от произведения этих величин и есть риск.
Методология использования «концепции риска» предложена в [4]. Полученные результаты по городам России (в среднем) для атмосферного воздуха приведены в табл. 1.1 [5]. Расчет проведен для следующих уровней загрязнения: взвешенные частицы - 265 мкг/м , диоксид азота - 75мкг/м , бенз(а)пирен -0,005 мкг/м , винилхлорид - 50 мкг/м и т.д.
Изменения уровня загрязнения меняет риск. В пределах встречающихся концентраций веществ функция «риск смерти - загрязнение», как правило, не линейна. При малых концентрациях организм успевает выводить проникающие в него вредные вещества, поэтому они не оказывают сколь-либо заметного влияния на здоровье человека. Но при достижении определенных (пороговых) концентраций резко возрастает число летальных исходов. Имеет место S - образная зависимость эффекта от дозы. Пороговые значения концентраций превышают ПДК.
Начиная с 2 - 4 ПДК в состоянии здоровья людей регистрируются изменения, однако, заметного роста заболеваемости населения не наблюдается. При превышении концентрации загрязнений 5 ПДК наблюдается резкий рост заболеваемости. Такая вода не пригодна к употреблению, ей приписывается индекс загрязнения больше 2-х (см. табл. 1.2) [6].
Часть загрязняющих веществ, называемых мутагенами (например, бенз(а) пирен), относят к классу «беспороговых». В любом количестве эти загрязнители предопределяют отличный от нуля риск смерти от новообразований или наследственных изменений. Для большинства новообразований характерно медленное развитие. Как правило, они обнаруживаются через 10-40 лет спустя после воздействия, обусловившего возникновение рака [6]. Поэтому следует избегать их потребление в любых даже ничтожно малых количествах.
В течение последних лет наблюдается ухудшение питания и медицинского обслуживания большой части населения страны. Проблема качества окружающей среды сместилась вниз в иерархии потребностей российского человека.
Стало невозможным обоснование ухудшения здоровья населения экологическими причинами на фоне резкого ухудшения социально-экономических факторов. По мнению автора работы [7], в течение как минимум ближайших десяти лет в России государству и обществу не удастся мобилизовать на решение экологических проблем средства и ресурсы в объёмах, адекватных их реальной значимости, прорыва в данной сфере не добиться, а по некоторым параметрам экологическая обстановка в стране в кратко- и среднесрочной перспективе неизбежно ухудшится.
Что произойдёт с источниками питьевой воды в России за указанный период ( до 2010 г.)? Уже сейчас большинство водоисточников питьевой воды характеризуется уровнями загрязнения, соизмеримыми и превышающими предельно-допустимые концентрации (табл. 1.3). Более подробная информация по этому вопросу приведена в [8,9].
Степень опасности потребления воды с высокой концентрацией антропогенных загрязняющих веществ можно оценить из следующих примеров. В результате аварии на заводе ПО «Химпром» в г. Уфе (1990 г.) произошло загрязнение питьевой воды фенолом. Медицинскими службами города зарегистрировано отравление более 600 000 жителей города. В качестве другого примера приводится болезнь Минамата (меркуриоз), болезнь Итай-Итай (кадмиоз) и отравления типа сигуатера. Впервые болезнь Минамата была зарегистрирована в 50-х годах, когда 292 человека заболели ею и 62 из них умерли. В 1969 г. было установлено, что причиной заболевания является метилртуть, которая поступает в залив Минамата с отходами фабрики «Ниппончиссо» и концентрируется в морских организмах и рыбе, служащими пищей для населения.
Дисбаланс ряда микроэлементов, обычно поступающих в организм из внешней среды с водой, служит причиной ряда специфических заболеваний. Эндемическим флюорозом, связанным с избыточным поступлением в организм фтора, поражено в мире более 20 млн. человек. Небольшие концентрации фтора в питьевой воде, являющиеся одной из причин массового кариеса зубов, отмечаются на Севере России, в Сибири и на Дальнем Востоке.
Передаточные характеристики системы водоподготовки по химическим веществам
Есть два пути оценить передаточную(ые) характеристику(и) рассмотренной станции водоподготовки. Первый из них ориентирует на построение математической модели, основанной на результатах изучения физико-химических взаимодействий примеси в воде с вводимыми реагентами. Это прогрессивный подход, без математической модели такого уровня невозможно оптимизировать передаточную функцию станции по совокупности фильтруемых ингредиентов. Однако масштабность и трудоемкость реализации обозначенного подхода стимулирует поиск решения поставленной задачи с меньшими затратами.
По многим веществам накоплен значительный статистический материал, отражающий динамику изменения концентрации этих веществ в различных точках ОВС. Имеется два различных источника формирования статистических данных. Первый из них - результаты измерений в лаборатории ОВС, второй -результат деятельности служб гидрометеорологии (мониторинг поверхностных вод) и санэпиднадзора (контроль качества воды, подаваемой в водопроводную сеть). Основываясь на имеющихся данных, можно получить зависимости выходной концентрации загрязняющего вещества от входной. Объем материала позволяет построить адекватную регрессионную модель конкретных станций. Закономерности, выявленные в рамках обработки статистического материала одной станции, будут справедливыми для других станций, построенных по такой же структурной схеме. В качестве объекта исследования выберем распространенную ОВС, структурная схема, которой изображена на рис. 2.1.
Особенность Западной Сибири - южнее линии Тюмень-Ишим-Тара-Новосибирск подземных вод, пригодных для централизованного водоснабжения нет. Реки Тобол, Ишим, Иртыш, Обь - основные источники водоснабжения крупных городов и поселков. Из-за отсутствия местных водоисточников в Омской, Курганской и Тюменской областях созданы водопроводы, подающие речную воду на десятки и сотни километров от водотоков. Указанное обстоятельство предопределило выбор объекта исследований - реки Иртыш и водоочистные сооружения прииртышских городов.
Используемый в работе для решения поставленной задачи статистический материал отражает уровень загрязнения вод реки Иртыш в зоне водозабора, а также качество питьевой воды на входе водопроводной сети г. Омска.
Омская ОВС имеет важную особенность - наличие двух независимых линий очистки с идентичными технологическими процессами, но разными технологическими параметрами. В первой линии («Заря») вода поступает с водоза-борной станции (производительность 120 - 180 м/ сут), расположенной в черте города выше места сброса сточных вод. Время поступления воды со станции на очистные сооружения составляет 30-36 минут.
Во второй линии («Падь») вода поступает на очистные сооружения с водозаборной станции, расположенной на расстоянии 30 км от города вверх по течению реки Иртыш. Время прохождения от водозабора до очистных сооружений составляет 3 ч 20 минут.
Наличие двух идентичных линий позволяет оценить влияет ли расстояние переброски вод на расход реагентов, использованных для очистки вод.
Для небольших расстояний переброски вод с введенным флокулянтом (время поступления воды около получаса) линейная математическая модель по показанию «мутность» на входе смесителя имеет вид (см. рис. 2.1) M2(t) = 1,66 + 0,57 Мх (t) - 6,95 Ф402О), (2.1) где - Mi- мутность речной воды, Ф402 - доза флокулянта ВПК-402. Усложнение модели: M2(t)= -2,9 + 0,5 M,(t) - 17 Ф402(і) + 0,05 T(t)+0,5 Щ), где Т и Ц соответственно температура и цветность входной воды, практически не изменило коэффициент детерминации (Ri =0,935 , R2 = 0,940). Обе модели построенные на 744 измерениях, адекватны по Фишеру при уровне значимости а=0,05. Увеличение времени распространения воды до 3,5 часов (другая станция водоподготовки) привело к изменению коэффициентов модели (R =0,9) M2(t) = 0,154 + 0,73 M,(t) - 5,54 Ф402 (2.2)
Регрессионные модели «мутность питьевой воды» для указанных станций соответственно равны:
M3(t) = 0,39 + 0,01 M2(t) - 0,136 Ф402(і) + 0,06С12 - 0,07 KO(t), (2.3) M3(t) = 0,25+0,025 M2(t-4)-0,56 Ф402(і-4) + 0,lCl2(t-4)-0,lKO(t-4) (2.4) По формальным признакам R2=0,68; N=985; FT F; а=0,05 они являются адекватными (N-объем выборки, F- параметр Фишера, FT - значение параметра для а=0,05, С12- концентрация вводимого хлора, КО - концентрация вводимого коагулянта). Однако здесь необходимо учитывать следующее обстоятельство. Реагенты С12, Ф4о2, КО являются регулируемыми параметрами, изменяемыми для поддержания M3(t)=const ПДК=1,5 мг/л. Поэтом приведенные соотношения справедливы при работе конкретного технолога, другой технолог может решать задачу поддержания M3(t)=const, используя другие соотношения между С12, Ф4о2, КО. Опыт работы технолога влияет не только на технологию использования реагентов, но и на среднее значение поддерживаемого уровня М3 и его дисперсию 5 мз Задача нахождения передаточных функций станций водоподготовки в которых «эффект технолога» в значительной мере нейтрализован, решена в диссертации следующем образом.
В соответствии с (2.1), (2.2) концентрации вводимого флокулянта играют основную роль снижения мутности воды. Формулы отражают сложившееся в свое время понимание физики взаимодействия флокулянта с мелкодисперсными и коллоидными загрязнениями: вещества с противоположными электрическими зарядами притягиваются, образуя легко фильтруемые хлопья. Тогда при определенной концентрации флокулянта весь заряд загрязнений будет нейтрализован и эффективность очистки достигнет максимума. Экспериментальные данные показывают, что приведенные рассуждения не соответствуют действительности.
С увеличением дозы флокулянта Сф степень очистки воды растет до определенного предела, выше которого располагается область неоправданных расходов на реагент. На рис.2.5. этот предел составляет порядка Сфо = 0,2 мг/л.
Прогноз загрязнения р. Иртыш техногенными веществами до 2010 года
Состояние р. Иртыш по загрязнению различными веществами до 2010 г. (примеры) на основании полученных выше моделей отражают рис. 3.6-3.20.
С 1973 г. применение ДДТ запрещено и с годами его содержание в воде постепенно уменьшается. На рис. 3.5 и рис. 3.7 видно, что концентрация ДДТ в воде Иртыша на юге Омской области и в г. Омске заметно уменьшилась и по прогнозу, начиная с 2001 г., она не будет превышать ПДК. Рисунки позволяют также делать заключение о степени расхождения расчетных и экспериментальных данных: различие данных незначительно, подобранная формула достаточно точно отражает имеющийся статистический материал.
Худшая ситуация может сложиться на севере Омской области. Там ДДТ применяли значительно дольше и по прогнозу в 2005 г. снова может повториться экологическое бедствие, как в 1995-96 г.г. (рис. 3.8)
Содержание пестицидов а-ГХЦГ (рис3.9 - 3.11) и у-ГХЦГ (рис. 3.12 -3.14) в Иртышской воде из года в год уменьшается. Это связано с уменьшением их применения.
Сделав прогноз содержания пестицидов до 2010 г., можно прийти к выводу, что в будущем их концентрация в воде будет незначительной. Данное заключение будет справедливым, если в «сельскохозяйственной» политике республики Казахстан и Омской области не произойдет кардинальных изменений. Анализ динамики инвестиций в сельскохозяйственный сектор указанных регионов за прошедшее десятилетие позволил сделать заключение о идентичности поведения «инвестиционных» и «а-у-ГХЦГ» кривых.
Неравномерное распределение нефтепродуктов по акватории бассейна Иртыша может быть обусловлено, с одной стороны, вторичным загрязнением в результате процессов биохимического и химического распада нефтепродуктов в донных отложениях, с другой стороны, случайными факторами: небрежное хранение, мойка автотранспорта, засорение и загрязнение пойм в результате смыва нефтепродуктов поверхностным стоком с близлежащих территорий, а также сброс нефти и отработанных масел водным транспортом, утечка нефти из нефтеналивных судов, из расположенных по берегам рек складов горючего, нефтебаз и топливно-раздаточных пунктов, а также за счет многочисленного моторного маломерного флота. Некоторое снижение концентрации нефтепродуктов в воде в основном обусловлено тем, что в последние годы количество водного транспорта значительно сократилось и контроль за сбросами сточных вод был ужесточен.
Вопрос о достоверности прогнозов наиболее полно проработан для рынка ценных бумаг. Достаточно упомянуть, что для целей прогнозирования в этой области используются экономическая теория динамики развития общества, ретроспективный, статистический, системный анализ, теория экономико-математического, факторного и логического моделирования, программно-целевой подход [59]. В классификации, принятой на зарубежных рынках, речь идет о фундаментальном и техническом анализе [60]. Фундаментальный анализ изучает движение цен на макроэкономическом уровне и направлен на определение главного (стратегического) рыночного тренда [61]. Технический анализ отражает текущее состояние желаний и действий участников рынка и ориентирован на принятие решений на краткосрочную перспективу. Применительно к рассматриваемой задаче идеи прогнозирования на фондовом рынке можно интерпретировать следующим образом. Рассмотренный выше подход по выделению тренда и сезонных компонент отражает идею технического анализа. Учет таких факторов, как решение о строительстве канала для отвода вод Иртыша на орошение, увеличение добычи цветных металлов в Усть-Каменогорске, финансовое состояние (тенденции наполняемости бюджета) прииртышских городов и др. следует по аналогии с рынком отнести к фундаментальному анализу. В данной работе мы не затрагиваем политические и социально-экономические аспекты проблем Прииртышья и находимся в поле своего рода технического анализа проблемы. Для ее решения существует разработанный в математической статистике метод определения доверительных границ для каждой спрогнозированной величины.
Результаты прогнозирования динамики загрязнения реки Иртыш с 2001 г. по 2010 г. с использованием моделей в табл. 3.3 - 3.5 показывают (табл.3.6), что если не принять мер по предотвращению загрязнения р. Иртыш, то по некоторым ЗВ возможно наступление чрезвычайной ситуации и даже экологического бедствия.
Организация пункта «виртуального» контроля
Поставленная в п. 4.3 задача о необходимости контроля за качеством потребляемой воды в любой точке реки традиционно решается созданием пунктов контроля, оснащенных физико-химическими средствами измерения. Проблема в том, что в стране (регионе) имеет место быть ситуация нехватки ресурсов не только на создание контрольных пунктов, но и содержание уже имеющихся. Поэтому задача о возможности оценки уровня загрязнения воды в любом месте реки как, в настоящем так и в будущем с малыми затратами становится актуальной.
Для решения поставленной задачи обратимся к табл. 4.1. Таблица отражает совокупность взаимосвязанных рядов типа «извилистость участка реки -погрешность расчета загрязнения на конце участка». Такие ряды позволяют оценить, какие факторы влияют на отклонение расчетных данных от фактических (измеренных).
Найдем коэффициенты корреляции отклика (расчетные концентрации) с порождающими его факторами Гу . Расчеты проводят для четырех сезонов года (Гу» )k с последующим усреднением по к. В результате будем иметь дело со среднегодовыми коэффициентами г ух; Результаты расчетов оказались, в некотором смысле, неожиданными.
Извилистость на участке Павлодар - Омск (фмах = 1,496, ф = 1,011) практически не влияет на погрешность расчета: г УФ = 0,08. Аналогичное заключение следует и в отношении фактора «длительность анализируемых участков li»: f уь = 0,06. Оказалось, что скорость реки (ошибки в ее определении для расчетной схемы) можно отнести к несущественным факторам, влияющим на формирование погрешности расчета: г yv = ОД 8. Связь с остальными факторами: шириной реки В, глубиной водотока Н, расходом Q, концентрацией загрязнителя на входе очередного участка СІ соответствовала следующим коэффициентам корреляции: гув = 0,29, гун=0Д8, rYQ = 0,47, fYC = 0,35, гудс = 0,91. За исключением f уде остальные коэффициенты имеют невысокую значимость. Значительное влияние на погрешность расчета разницы концентраций на концах анализируемых участков дает основание считать, что есть неучтенная составляющая - загрязнение участка рассредоточенными стоками неучтенными в расчетах и приводящих к значительным отклонениям от расчетных данных.
Другими словами, концентрация примеси в любой точке участка х єО;Ь определяется входящей концентрацией С(0), расстоянием х, характеристикой рассредоточенного источника Ср(х), концентрацией сброшенного в точке ХСБ вещества, т.е. С(ХСБ) И расстоянием между точками Lxxci; Таким образом, реализация пунктов «виртуального» контроля возможна в том случае, если удастся получить информацию о Ср (х).
Прямой путь решения такой задачи основан на проведении многочисленных измерений по всей водной трассе через небольшие пространственные (до километра) и временные (до недели) интервалы по всей совокупности загрязняющих веществ в течение не менее года при разных концентрациях примесей в пунктах контроля (спланированный эксперимент). Совокупность полученных данных позволяет определить, какой вклад вносит урбанизированная прибрежная территория в загрязнения элементарного участка трассы А х\ во временном интервале At. Изложенный подход позволяет описать регрессионными уравнениями рассредоточенные загрязнения на интересующей трассе реки и, если статистика включала данные за много лет, выявить тенденции изменения антропогенного влияния на объект исследования с целью прогнозирования будущего облика реки.
Изложенный путь достаточно продуктивен, но в бедной стране не реализуем. Тем не менее, решение проблемы «виртуального» контроля можно продвинуть, основываясь на следующем постулате.
Антропогенные стоки в реку - результат деятельности человека в прибрежной территории (деятельность в масштабе бассейна отслеживается существующими пунктами контроля). Нет людей - нет загрязнений. Связь между объемом загрязнений и численностью населения имеет сложный характер и с различных позиций затрагивалась при обсуждении экологических вопросов [72 - 79]. Во всяком случае, можно считать, что эта связь имеет три характерных участка. На первом из них с ростом населения объем сбрасываемых загрязнений растет незначительно и по форме близок к линейной зависимости. При достижении численностью критического уровня Нф наблюдается резкое возрастание сбросов (вводятся новые производственные технологии, характеризующиеся значительными объемами переработки сырья, потребляемой энергии, отходами производства). Общий характер кривой - линейная зависимость, величина производной dQ/dN значительна. Затем начинается насыщение, dQ/dN мала, система выталкивает грязные производства в зависимые регионы, концентрируя свою деятельность в области финансовых, информационных и других аналогичных услуг.
С учетом изложенных сведений зависимость QCB =f(N) имеет вид логистической кривой, которой описываются многие природные и биологические системы.
Переходя к нашему конкретному случаю по выбору вида моделей QCB =f(N), следует обратить внимание на отсутствие крупных городских поселений между пунктами контроля (в противном случае муниципальные власти такой пункт поставили). Следовательно, характер исследуемой зависимости имеет вид прямой с незначительным приростом Q с увеличением N: Q = а + pN, аир постоянные.
Выбранную зависимость следует скорректировать. Существует эффект самоочищения водоемов. С увеличением температуры активность бактерий и простейших растет, увеличивается процесс разложения загрязнений. Поэтому решение следует искать в классе функций вида Срдс = ос + PN - уТу, где Срдс -концентрация загрязнений в рассредоточенных стоках, Ту - средняя температура воды на участке водотока.
Для проверки справедливости высказанной гипотезы проведены расчеты коэффициентов корреляции рядов (1974 - 1998 гг.): температура воды на участке, численность населения примыкающих к участку районов, концентрация загрязнений на конце и начале участка. Рис. 4.4 поясняет технологию формирования рядов для проведения корреляционного анализа.
